Apa itu pemodelan perilaku prediktif?

Definisi pemodelan perilaku prediktif

Peramalan dalam kasus pemodelan perilaku prediktif tidak didasarkan pada bola kristal tetapi pada pengumpulan data historis. Memanfaatkan masa lalu untuk proses ini akan memberikan berbagai jawaban tetapi lebih merupakan indikasi arah mana yang harus diambil dan apa yang harus difokuskan.

Pemodelan perilaku prediktif sangat baik untuk meramalkan keputusan pembelian pelanggan tetapi juga memiliki berbagai aplikasi bisnis lainnya. Dalam kasus pelanggan, menggunakan jenis alat ini membantu menyesuaikan penawaran dengan kebutuhan spesifik individu. Ini membuat produk atau layanan lebih relevan sejak awal. Pelanggan tahu itu dan merasa diperhatikan, sebuah rasa keunikan. Selain itu, mengirimkan penawaran yang ditargetkan juga berdampak pada citra perusahaan. Pelanggan yang tidak menerima “spam” tetapi penawaran konkret pasti akan lebih puas dan mengingat perusahaan dengan positif.

Secara alami, ini membawa manfaat bagi perusahaan, terutama dalam hal penghematan. Mengirimkan penawaran spesifik kepada pelanggan yang pada dasarnya berpotensi tertarik pada mereka memungkinkan Anda untuk mendapatkan pengembalian yang lebih besar dari investasi sumber daya yang dialokasikan untuk komunikasi. Model perilaku prediktif yang dikembangkan dengan baik adalah kenyamanan bagi departemen pemasaran dan kesempatan untuk mengembangkan strategi yang akurat.

Ini membuat spesialis Anda lebih baik menentukan kapan, kepada siapa, dan melalui rute apa untuk mengirimkan penawaran agar efektif dalam hal penjualan. Model-model ini tidak hanya dapat membentuk penawaran Anda agar sesuai dengan kebutuhan kelompok pelanggan tertentu tetapi juga kemungkinan seorang konsumen tertentu melakukan pembelian.

Apa perbedaan antara pemodelan perilaku prediktif dan analitik prediktif?

Data historis digunakan untuk membuat model perilaku prediktif, sementara analisis prediktif mencakup area yang lebih luas di mana model adalah salah satu elemen untuk menentukan arah masa depan. Selain data statistik, analisis prediktif juga mencakup berbagai jenis algoritma untuk menganalisis dan mengevaluasi data serta memperkirakan probabilitas peristiwa tertentu.

Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa pemodelan perilaku prediktif adalah elemen (subset) yang termasuk dalam konsep analitik prediktif yang lebih luas.

4 tahap pemodelan perilaku prediktif

1. Kumpulkan data yang paling akurat mungkin. Data harus beragam dan nyata untuk mengembangkan model yang bermakna. Sangat penting juga untuk mempersiapkan dan memproses data dengan benar agar algoritma dapat membuat ramalan yang bermakna.
2. Ajari model tersebut. Elemen kunci di sini bukanlah pemilihan algoritma yang tepat, karena beberapa dapat digunakan secara paralel, tetapi penentuan asumsi pengujian yang sesuai. Pada tahap ini, pembelajaran model dapat dilakukan pada beberapa versi, tetapi kesimpulan dari tahap ini haruslah pemilihan model dengan kemampuan generalisasi terbaik, dan dengan demikian dapat menilai peristiwa masa depan dengan paling akurat.
3. Evaluasi model, perkirakan efektivitasnya. Berbagai metode diterapkan untuk tujuan ini, tetapi ide utamanya adalah menguji model tertentu pada data uji yang tidak diketahui dan menentukan efektivitasnya.
4. Gunakan model tersebut – peramalan.

Apa saja keuntungan dari pemodelan perilaku prediktif?

Pemodelan prediktif adalah elemen kunci dalam memahami perilaku masa depan dan membentuk arah strategi masa depan. Namun, agar ini terjadi, perlu mengumpulkan data untuk analisis. Apa yang bisa Anda dapatkan dengan menerapkan pemodelan perilaku prediktif?

Prediksi perilaku masa depan yang lebih baik

Tidak mungkin untuk mengatakan secara tegas bagaimana pelanggan akan bertindak di masa depan atau apa yang akan terjadi. Ini tidak realistis, terutama dalam ekonomi yang berubah dengan cepat. Namun, menentukan arah yang tepat sudah mungkin, hanya dengan bantuan analisis pemodelan perilaku prediktif.

Pengambilan keputusan yang akurat berdasarkan ramalan yang dapat diandalkan

Anda mungkin mengatakan bahwa beberapa orang memiliki insting atau intuisi yang baik yang membantu mereka membuat keputusan bisnis penting. Mungkin ada benarnya. Namun, keputusan yang didasarkan pada analisis mendalam dan fakta yang dapat diandalkan pasti akan jauh lebih akurat. Dalam hal ini, lebih baik bertaruh pada data yang dapat diandalkan daripada pada keberuntungan.

Meningkatkan keuntungan perusahaan

Dengan pemodelan prediktif, Anda dapat menggunakan sumber daya yang ada dengan lebih efektif. Sebagian, ini dimungkinkan dengan meramalkan perilaku pelanggan, yang diterjemahkan menjadi manajemen sumber daya yang lebih baik. Ini berlaku untuk hampir setiap aspek operasi perusahaan, dan contoh yang baik adalah mengirimkan iklan yang ditargetkan kepada pelanggan, yang merupakan penghemat biaya itu sendiri, tetapi juga membantu mendorong pelanggan untuk menyelesaikan pembelian, yang meningkatkan keuntungan perusahaan.

Mengurangi risiko

Dengan merencanakan aktivitas masa depan atau arah perubahan yang direncanakan berdasarkan model dan data yang kuat, lebih mudah untuk mengelola risiko dan mengantisipasi kemungkinan kesulitan.

Apa saja tantangan dari pemodelan perilaku prediktif?

Dasar dan hal yang penting untuk membuat model prediktif adalah data. Ini adalah tahap yang paling menantang dan saat ketika jumlah kesalahan terbesar terjadi. Mengumpulkan data, mengelompokkannya ke dalam kelompok yang sesuai, dan menentukan validitasnya, adalah pekerjaan yang memakan waktu, tetapi sangat penting. Namun, seringkali data itu sendiri tidak memiliki nilai yang cukup, dan perlu dibersihkan, yaitu mengekstrak apa yang diperlukan untuk dibawa ke tahap pemodelan prediktif selanjutnya. Masalah pada tahap ini yang dapat dihadapi adalah:

• terlalu kecilnya kelompok responden
• data yang tidak dapat diandalkan
• pencocokan data yang berlebihan
• ketidaktersediaan beberapa data

Point terakhir, ketidaktersediaan data, melibatkan beberapa hambatan teknis, tetapi juga organisasi. Sementara hambatan teknis jelas dan tidak memerlukan analisis yang lebih dalam, hanya persiapan yang memadai, masalah organisasi bisa sedikit lebih sulit untuk ditangani. Ini termasuk situasi di mana suatu departemen atau industri tidak ingin berbagi datanya, percaya bahwa itu adalah asetnya. Dalam kasus seperti itu, tim analitik mungkin menghadapi hambatan yang tidak dapat diatasi.

Meramalkan perilaku pelanggan adalah elemen penting yang membantu dalam membuat keputusan yang tepat, serta membuka jalan untuk perubahan. Meskipun mereka yang terlibat dalam analisis mungkin menghadapi sedikit kesulitan di sepanjang jalan, ada alat dengan fitur kuat yang tersedia di pasar yang membantu menghindari kesalahan pengukuran dan mengembangkan model yang efektif. Bertentangan dengan penampilan, membuat model perilaku pelanggan semacam itu bukan hanya solusi untuk perusahaan besar tetapi juga dapat berguna bagi usaha kecil.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.